INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 10264-10276 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Regresi Linier dalam Estimasi Produktivitas Kelapa Sawit
( Elaeis guineensis) Di Kabupaten Tapanuli Selatan
Novita Aswan 1 ✉ , Yusra Fadhillah 2 , Muhammad Noor Hasan Siregar 3 , Nurkhasanah Rina Puspita 4 , Toga Mahaji 5 , Angelia Utari Harahap 6
Universitas Graha Nusantara, (5) Sekolah Tinggi Perikanan dan Kelautan Matauli Email: novitaaswan9@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengestimasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi produktivitas  kelapa  sawit  di  Kabupaten  Tapanuli  Selatan  melalui  penerapan  analisis  regresi  linier berganda. Variabel-variabel yang dipertimbangkan dalam penelitian ini adlah data produksi, luas tanam dan curah hujan.  Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistika (BPS)  Kabupaten  Tapanuli  Selatan.  Metode  analisis  regresi  linier  berganda  akan  digunakan  untuk mengidentifikasi  dan  mengukur  sejauh  mana  pengaruh  variabel-variabel  tersebut  terhadap produktivitas  kelapa  sawit.  Berdasarkan  model  regresi  yang  diperoleh,  sebesar  90,7%  faktor-faktor produktivitas  kelapa  sawit  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  produksi,  luas  tanam  dan  curah  hujan. Sedangkan sisanya yakni sebesar 9,3% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian  ini.  Variabel-variabel  yang  mempengaruhi  peningkatan  produktivitas  kelapa  sawit  adalah variabel produksi dan curah hujan. Sedangkan variabel yang mempengaruhi penurunan produktivitas adalah variabel luas tanam. Rata-rata peningkatan produktivitas kelapa sawit di Tapanuli Selatan  dari tahun 2008 sampai dengan 2022 sebesar 11,51% dengan rata-rata produksi sebesar 90,86 ribu ton dan luas tanam 7,57 ribu Ha dan rata- rata curah hujan sebesar 959, 51 mm. Dengan memahami faktor- faktor kunci yang memengaruhi produktivitas kelapa sawit, diharapkan dapat diambil langkah-langkah strategis untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan sektor perkebunan kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli Selatan.
Kata Kunci: Regresi Linier, Estimasi, Produktivitas, Kelapa Sawit, Tapanuli Selatan

## Abstract
This  research  aims  to  analyze  and  estimate  the  factors  influencing  oil  palm  productivity  in  South Tapanuli  Regency  through  the  application  of  multiple  linear  regression  analysis.  The  variables considered in this study are production data, cultivation area, and rainfall. The data used are secondary data obtained from the Central Statistics Agency (BPS) of South Tapanuli Regency. Multiple linear regression analysis will be employed to identify and measure the extent to which these variables affect oil palm productivity. Based on the regression model obtained, 90.7% of oil palm productivity factors can  be  explained  by  production,  cultivation  area,  and  rainfall  variables.  The  remaining  9.3%,  not explored in this study, may be attributed to other factors. Variables influencing the increase in oil palm productivity are production and rainfall, while the variable affecting a decrease in productivity is the cultivation area. The average increase in oil palm productivity in South Tapanuli from 2008 to 2022 is 11.51%, with an average production of 90.86 thousand tons, cultivation area of 7.57 thousand hectares, and average rainfall of 959.51 mm. By understanding the key factors influencing oil palm productivity, it is hoped that strategic measures can be taken to enhance efficiency and sustainability in the oil palm plantation sector in South Tapanuli Regency.
Keywords: Linier Regression, Estimation, Productivity, Oil Palm. South Tapanuli

## PENDAHULUAN
Kelapa sawit (Elaeis guineensis) adalah komoditas perkebunan utama di Indonesia dan memiliki peran signifikan dalam perekonomian global. Meskipun kelapa sawit memberikan kontribusi  positif  terhadap  pendapatan  dan  lapangan  kerja,  namun  industri  ini  juga dihadapkan  pada  sejumlah  tantangan  global  dan  regional,  terutama  dalam  konteks keberlanjutan dan dampak lingkungan. Secara global, industri kelapa sawit telah menjadi sorotan karena berbagai isu terkait deforestasi, degradasi lingkungan, serta dampak sosial yang muncul akibat perluasan perkebunan kelapa sawit. Organisasi internasional, termasuk Badan  Pangan  dan  Pertanian  Dunia  (FAO)  dan  Badan  Lingkungan  PBB  (UNEP),  telah menyoroti  perlunya  pendekatan  berkelanjutan  dalam  pengelolaan  perkebunan  kelapa sawit untuk melindungi lingkungan dan memastikan keberlanjutan produksi.
Sementara itu di tingkat regional, Luas areal perkebunan kelapa sawit di Indonesia sejak  Tahun  2017  sampai  2021  mengalami  trend/kenaikan  yang  semakin  meningkat. Kementerian Pertanian (Kementan) mengatakan, luas perkebunan kelapa sawit mencapai 15,08  juta  hektare  (ha)  di  Tahun  2021.  Luas  perkebunan  naik  1,5  %  dibanding  tahun sebelumnya yang seluas 1,48 juta ha. Dari 15,08 juta ha, mayoritas dimiliki oleh perkebunan besar swasta (PBS) yaitu seluas 8,42 juta ha (55,8%). Kemudian, perkebunan rakyat (PR) seluas  6,08  juta  ha  (40,34%)  dan  perkebunan  besar  negara  (PBN)  seluas  579,6  (tibu  ha )(3,84%). Kementan juga mencatat, jumlah produksi kelapa sawit nasional sebesar 49,7 juta
ton pada 2021. Angka tersebut naik 2,9% dari tahun sebelumnya yang berjumlah 48,3 juta ton.  Areal  perkebunan  kelapa  sawit  tersebar  di  26  provinsi  di  indonesia.  Provinsi  Riau memiliki areal perkebunan kelapa sawit terluas dengan 2,89 juta ha pada 2021 atau 19,16 % dari  total  luas  areal  perkebunan  kelapa  sawit  dinegeri  ini.  Adapun,  produksi  sawit  riau mencapai  10,27  juta  ton  pada  2021.  Jumlah  ini  menjadi  yang  terbesar  di  indonesia  dan menyumbang 20,66% pada produksi kelapa sawit nasional (Yanti & Agustiar, 2023).
Sumatera Utara menjadi salah satu daerah di Indonesia yang memberikan sumbangan produksi kelapa sawit nasional dimana tercatat pada data BPS bahwa pada tahun 2022 luas wilayah perkebunana kelapa sawit di Sumatera Utara mencapai 490,16 ribu Ha dengan hasil produksi  mencapai  5,99  juta  ton  yang  menjadi  urutan  ketiga  terbesar  penyumbang produksi kelapa sawit di Indonesia. (Sadya, 2023).  Sumatera utara memiliki 25 Kabupaten dan  8  kota,  dari  daerah-daerah  tersebut  sebanyak  21  daerah  Kabupaten/Kota  memiliki perkebunan  kelapa  sawit.  Tapanuli  Selatan  merupakan  salah  satu  daerah  yang  memiliki perkebunan kelapa sawit. Tercatat pada data BPS Tapanuli Selatan luas tanam Perkebunan kelapa sawit pada tahun 2021 di tapanuli selatan seluas 12,92 ribu Ha dengan hasil produksi sebesar 186,63 ribu ton.  berdasarkan  data BPS hasil produksi ini meningkat dari tahun- tahun sebekumnya meskipun ada penuruan luas tanam area perkebunan kelapa sawit dari tahun 2020. Hal ini menunjukkan bahwa potensi perkembangan kelapa sawit di Tapanuli Selatan dapat diperhitungkan. (BPS, 2023b)
Seperti halnya pada kabupaten-kabupaten lainnya di Indonesia, deforestrasi sangat pesat  terjadi  di  Kabupaten  Tapanuli  Selatan.  Hutan-hutan  yang  baik  untuk  ketahanan lingkungan serta lahan-lahan pertanian banyak yang di alihfungsikan menjadi perkebunan kelapa  sawit.  Banyak  kasus  terjadi  dimana  perluasan  lahan  perkebunan  kelapa  sawit, khususnya  perkebunan kelapa sawit rakyat terus merangsek ke  hutan  konvensional dan lahan pertanian lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun memiliki potensi yang besar dalam  segi  pertumbuhan  ekonomi  rakyat,  kondisi  perkebunan  kelapa  sawit  di  Tapanuli Selatan juga dihadapkan pada tantangan pada keseimbangan antara ekonomi dan alam. Perubahan iklim, fluktuasi harga kelapa sawit di pasar global, serta masalah-masalah lokal seperti praktik pertanian yang kurang berkelanjutan dan konflik lahan dapat berpengaruh pada produktivitas perkebunan. (Zein et al., 2021). Luas tanam kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli Selatan meningkat dari tahun ke tahun dan berdasarkan data dari Badan Pusat Statistika Kabupaten Tapanuli selatan  Luas Tanam Kelapa  sawit mengalami  peningkatan yang signifikan pada tahun 2018, akan tetapi terjadi penurunan di tahun 2022. Hal tersebut dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Grafik persebaran Luas Lahan Kelapa Sawit di Kabupaten Tapanuli Selatan tahun 2010 sampai dengan 2022 (Sumber: (BPS, 2023a))
Sementara itu, produksi kelapa sawit di wilayah ini menjadi indikator penting dalam menilai  kontribusi  ekonomi  dan  kesejahteraan  masyarakat  setempat.  Perubahan  kondisi iklim dan praktik pertanian yang tidak berkelanjutan dapat memiliki dampak langsung pada produktivitas dan kualitas hasil kelapa sawit di daerah ini. Sejak tahun 2010, menurut data yang tercatat di BPS Kabupaten Tapanuli Selatan terjadi peningkatan produktivitas kelapa sawit di Sumatera Utara yang terjadi dari tahun ke tahun sejak 2010 relatif meningkat. Hal ini terlihat pada grafik produktivitas kelapa sawit Tapanuli selatan pada gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Produktivitas Kelapa Sawit Kabupaten Tapanuli Selatan tahun 2010 sampai dengan 2022 (sumber: (BPS, 2023a))
Meskipun terjadi penurunan  jumlah  luas tanam kelapa sawit  sebagaimana tercatat pada  gambar  1  sebelumnya,  tetapi  tidak  mempengaruh  produktivitas  kelapa  sawit  di kabupaten tapanuli selatan sebagaimana terlihat pada gambar 2. Hal ini menujukkan bahwa perlu  adanya  kebijakan  yang  mendukung  potensi  pengembangan  kelapa  sawit  ini, khususnya  bagi  kelapa  sawit  perkebunan  rakyat.  Produksi  kelapa  sawit  sendiri  akan meningkat saat kelapa sawit berumur 4 – 15 tahun dan akan menurun kembali setelah umur 15-25 tahun. Setiap pohon sait dapat menghasilkan 10-15 TBS per tahun dengan berat 3-
0,00 2000,00 4000,00 6000,00 8000,00 10000,00 12000,00 14000,00 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024
9,27 10,65 16,02 10,35 10,29 10,40 10,39 10,24 11,76 11,96 11,96 14,45 16,38 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00 2008 2010 2012 2014
2016 2018 2020 2022 2024
40 kg per tandan, tergantung umur tanaman. Volume per hektar lahan perkebunan kelapa sawit  akan  sangat  menentukan  pendapatan,  karena  itu  titik  kritis  usaha  ini  adalah produktivitas dan harga TBS. selain itu, luas lahan (luas tanam) dan jenis bibit juga akan mempengaruhi  produktivitas  tentunya  intensitas  pemeliharaan  juga  perlu  diperhatikan agar  menghasilkan  produksi  yang  optimal.  (Nainggolan,  2021).  Oelh  karena  itu,  banyak petani yang melakukan alihfungsi lahan karena sudut pandang pendapatan yang diperoleh. Berdasarkan data banyak ditemukan daerah yang melakukan peralihan fungsi lahan dari pertanian menjadi perkebunan salah satunya adalah alih fungsi lahan persawahan menjadi lahan  perkebunan  kelapa  sawit  yang  dilakukan  oleh  rakyat.  Alasan  alihfungsi  lahan  ini adalah  pendapatan  petani  dengan  berkebun  kelapa  sawit  lebih  bertambah  daripada mempertahankan lahannya sebagai lahan persawahan. Hal ini terjadi dibeberapa daerah di Sumatera Utara. Hal ini terjadi juga terjadi di Daerah Tapanuli Selatan seperti di kecamatan Angkola  Sangkunur  dan  kecamatan  Muara  Batangtoru  dimana  terlihat  dari  banyaknya peremajaan dan alihfungsi lahan padi sawah menjadi perkebunan kelapa sawit (Aswan & Tanjung, 2021).
Sejumlah penelitian sebelumnya telah dilakukan untuk mengkaji isu-isu keberlanjutan dan  produktivitas  kelapa  sawit  di  tingkat  global  dan  regional.  Penelitian  oleh  Carlina Falmawati  Monita  dkk  tahun  2023  pada  salah  satu  perusahaan  kelapa  sawit  yang memperlihatkan  bahwa    variabel  pestisida  (X1),  pupuk  (X2),  tenaga  kerja  (X3),  jumlah tanaman (X4), dan curah hujan (X5) secara simultan berpengaruh terhadap produktivitas kelapa sawit. Variabel pupuk (X2), tenaga kerja (X3), jumlah tanaman (X4), dan curah hujan (X5) berpengaruh secara parsial terhadap produktivitas kelapa sawit, sedangkan variabel pestisida (X1) tidak berpengaruh secara parsial terhadap produktivitas kelapa sawit di PT. Mustika  Agung  Sentosa  (Monita  &  Zebua,  2023).  Selanjutnya  pada  penelitian  yang dilakukan oleh Vidya Velisa Taufik dkk tahun 2021 diperoleh hasil penelitian menunjukkan estimasi produksi kelapa sawit dengan metode regresi linear berganda dengan algoritma transformasi NDVI menghasilkan akurasi 76,815% dan untuk algoritma transformasi ARVI menghasilkan akurasi 77,327%. Hasil estimasi produktivitas yang dihasilkan menggunakan transformasi indeks vegetasi NDVI berjumlah 215172,733 HA/Kg/Bulan dan hasil estimasi produktivitas yang dihasilkan menggunakan transformasi indeks vegetasi ARVI berjumlah 213775,927 HA/Kg/Bulan, sedangkan hasil produktivitas sebenarnya berjumlah 184620,957 HA/Kg/Bulan. (Taufik et al., 2021). Sementara itu, pada penelitian yang dilakukan oleh Loisa Saragih dimana pada penelitian ini digunakan data hasil produksi kelapa sawit sejak tahun 2017 sampai 2019 dengan jumlah data sebanyak 235 data. Hasil penelitian  menyimpulkan bahwa  pengujian  hasil  presentase  kuisioner  menggunakan  skala  likert  diperoleh  nilai
presentase sebesar 88,333% sedangkan pada tahap pengujian hasil tingkat akurasi prediksi menggunakan Mean Absolute Error (MAPE) dengan hasil persentase tingkat error 12,308% sehingga  sistem  ini  layak  digunakan  artinya  model  regresi  layak  digunakan  untuk memprediksi produktivitas kelapa sawit kedepannya. (Saragih, 2020).
Penting untuk dicatat bahwa Kabupaten Tapanuli Selatan memiliki karakteristik dan dinamika sendiri dalam konteks kelapa sawit. Beberapa faktor seperti struktur tanah, pola curah  hujan,  serta  praktik  pertanian  lokal  dapat  memiliki  dampak  yang  berbeda-beda terhadap produktivitas kelapa sawit di wilayah ini. Dengan menggabungkan pemahaman permasalahan global dan regional tentang kelapa sawit serta kondisi lokal di Kabupaten Tapanuli Selatan, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis regresi linier berganda untuk lebih mendalam memahami faktor-faktor yang memengaruhi produktivitas kelapa sawit.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  pengembangan kebijakan berkelanjutan dan praktik pertanian yang lebih efektif di tingkat lokal, khususnya perkebunan kelapa sawit sambil memperhitungkan tantangan global yang dihadapi oleh industri kelapa sawit secara keseluruhan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian yang menggunakan data sekunder  produktivitas kelapa sawit Kabupaten Tapanuli Selatan, produksi kelapa sawit, luas tanam kelapa sawit dan curah hujan di Kabupaten Tapanuli Selatan dari tahun 2008 sampai dengan 2022 dari https://tapanuliselatankab.bps.go.id/ .  Tahap  analisa  data  di  laksanakan  setelah  tahap pengolahan  data  di  lakukan.  Pada  tahap  ini  hal  yang  dilakukan  adalah  menganalisa hubungan produksi, luas tanam dan curah hujan terhadap produktivitas dengan analisis deskriptif dan regresi liner berganda menggunakan Microsoft excel dan software SPSS V.16.
1. Analisa deskriptif yaitu suatu analisis yang menguraikan perkembangan produktivitas kelapa  sawit  di  Kabupaten  Tapanuli  Selatan  dari  tahun  2008  sampai  dengan  2022 dengan  bantuan  Microsoft  excel  2019.  Analisis  deskritif    adalah  metode  analisis statistika  yang  bertujuan  untuk  memberikan  deskripsi  atau  gambaran  mengenai subjek  penelitian  berdasarkan  data  variabel  yang  diperoleh  dari  kelompok  subjek tertentu (Sugiyono, 2016).
2. Analisis  regresi  linier  berganda  yaitu  suatu  analisis  untuk  melihat  sejauh  mana pengaruh produksi, luas tanam dan curah hujan terhadap Produktivitas kelapa sawit dengan  software  SPSS  V.16.    Regresi  pada  dasarnya  adalah  studi  ketergantungan variabel  dependent  (terikat)  dengan  satu  atau  lebih  variabel  independent  (bebas) dengan  tujuan  untuk  mengestimasi  (memprediksi)  rata-rata  populasi  atau  variabel
dependent  berdasarkan  nilai  variabel  independent  yang  diketahui.  Hasil  analisis regresi  berupa  koefisien  untuk  masing-masing  variabel  independent.  Koefisien  ini diperoleh  dengan  cara  memprediksi  nilai  variabel  dependent  dengan  suatu persamaan.  Tujuan  dihitungnya  koefisien  regresi  adalah  untuk  meminimumkan penyimpangan antara nilai actual dan nilai estimasi variabel dependent berdasarkan data yang ada (Kurnianto et al., 2018). Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda  untuk  mengestimasi  produktivitas  kelapa  sawit  di  Kabupaten  Tapanuli Selatan. Model regresi linier  berganda yang  digunakan dalam penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
Y = α + β1X1+ β2X2 + β3X3+ εi
Dimana:
Y = Jumlah produksi ,
α = konstanta ,
β1, β2, β3 = koefisensi regresi variable independen,
X1 = produksi kelapa sawit,
X2 = luas tanam kelapa sawit, X3 = curah hujan pertahun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah melakukan rekapitulasi data yang dikumpulkan dari Bdan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Tapanuli Selatan https://tapanuliselatankab.bps.go.id/ dilakukan analisis data menggunakan  Microsoft  excel  dan  SPSS  16.  Berdasarkan  hasil  analisis  deskriptif menggunakan  Microosoft  Excel  diperoleh  bahawa  nilai  rata-rata  (Mean)  dari  data produktivitas, produksi, luas tanam dan curah hujan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Analisis Deskriptif data produktivitas, produksi, luas tanam dan curah hujan Kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli Selatan tahun 2008 sampai dengan 2022
Variabel Mean Standar Deviation Maksimum Minimum Produktivitas 11,51 2,33 16,38 9,27 Produksi 90863,78 54596,80 186632,31 45431,01 Luas Tanam 7565,28 3667,55 13158,00 4895,00 Curah Hujan 959,51 787,28 2572,00 90,25
Berdasarkan  data  pada  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  produktivitas  kelapa  sawit  di Kabupaten Tapanuli selatan dari tahun 2008 sampai dengan 2022 sebesar 11,51% dengan rata-rata produksi sebesar 90,86 ribu ton dan luas tanam 7,57 ribu Ha dan rata- rata curah hujan sebesar 959, 51 mm. Produktivitas Maksimum Kelapa sawit sejak 2008 sampai 2022 adalah 16,38 % dengan produktivtas minimum sebesar 9,27%. Produksik maksimum kelapa sawit sebesar 186,63 ribu ton dan 45,43 ribu ton jumlah produksi minimum. Sementara itu luas tanam maksimum kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli selatan adalah 13,158 ribu Ha dengan 4,89 ribu Ha jumlah luas tanam minimum.
Sementara itu berdasarkan hasil analisis korelasi antara Produksi, luas tanam dan curah hujan terhadap produktivitas kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli Selatan diketahui bahwa hubungan dari ketiga variabel dengan produktivitas sangat kuat dikarenakan hasil analisis menjukkan  bahwa  nilai  korelasi  ketiga  variabel  (produksi,  luas  tanam  dan  curah  hujan) tersebut > 0,5. Hubungan yang terbentuk berdasarkan hasil analisis korelais juga positif yang menunjukkan  bahwa hubungannya searah. Untuk lebih jelas dapat dilihat dari hasil analisis dengan SPSS 16 pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Hasil analisis korelasi antara produksi, luas tanam dan curah hujan terhadap produktivitas kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli selatan dari tahun 2008 sampai dengan 2022
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .952 a .907 .882 .80001
a. Predictors: (Constant), curah hujan, produksi, luas tanam b. Dependent Variable: produktivitas
Berdasarkan hasil analisis pada tabel 2 terlihat bahwa nilai R = 0,952 dengan nilai R 2 = 0,907. Hal ini menunjukkan bahwa ketiga variabel (produksi, luas tanam dan curah hujan) secara simultan bersama-sama memberikan pengaruh positif terhadap produktivitas kelapa sawit  di  Kabupaten  Tapanuli  Selatan  dengan  nilai  koefisien  korelasi  sebesar  90,7%. Sementara  itu,  taraf  signifikansi  dari  variabel  produksi,  luas  tanam  dan  curah  hujan berhubungan  signifikan  dengan  produktivitas.  Hal  ini  disimpulkan  berdasarkan  taraf signifikansi hasil analisis regresi pada tabel ANOVA adlah 0.000 < 0.05. Artinya, hubungan antara produksi, luas tanam dan curah hujan terhadap produktivitas sangat erat. Untuk lebih jelas, dapat dilihat pada hasil analisis regresi pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Hasil analisis regresi hubungan antara produksi, luas tanam dan curah hujan terhadap produktivitas produktivitas kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli selatan dari tahun 2008 sampai dengan 2022
ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 68.720 3 22.907 35.790 .000 a Residual 7.040 11 .640 Total 75.760 14
a. Predictors: (Constant), curah hujan, produksi, luas tanam b. Dependent Variable: produktivitas
ANOVA merupakan analisis varians pada data yang berguna untuk membandingkan rata-rata antara tiga tau lebih kelompok data. Nilai uji F dalam ANOVA merupakan statistic yang  digunakan  untuk  menilai  apakah  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara kelompok-kelompok  data  yang  dianalisis    (Sugiyono,  2016).  Dalam  kasusu  ini,  nilai  uji  F adalah 35,790. Angka ini merupakan rasio variabilitas antar kelompok data dibandingkan dengan variabilitas dalam kelompok. Nilai ini cukup tinggi sehingga menunjukkan bahwa perbedaan antara rata-rata kelompok data signifikan. Selanjutnya, nilai signifikansi (p-value) sebesar 0,000 menunjukkan bahwa probabilitas sangat rendah, dengan kata lain  hasil ini sangat signifikan secara statistik. Berdasarkan ketentuan pengujian hipotesis bahwa jika nilai signifikansi  uji  F  <  0,05  maka  keterkaitan  antara  variabel  independent  dengan  variabel dependent signifikan. (Muhajirin, 2017). Oleh karen aitu, berdasarkan nilai Uji F yang tinggi dan signifikansi yang rendah  dapat disimpulkan bahwa setidaknya ada dua kelompok data yang memiliki rata-rat yang berbeda secara signifikan. Berdasarkan nilai signifikansi pada tabel  ANOVA  diatas  dapat  dilihat  bahwa  secara  simultan  ketiga  variabel  memberikan pengaruh  terhadap  produktivitas.  Ini  menunjukkan  jika  ketiga  variabel  secara  bersama- sama mengalami perubahan seperti menambah luas tanam atau terjadi perubahan pada curah  hujan  ataupun  terjadi  perubahan  pada  produksi  kelapa  sawit  maka  akan  terjadi perubahan juga kepada tingkat produktivitas kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli Selatan.
Selanjutnya untuk melihat hubungan antara variabel produksi, luas tanam dan curah hujan secara parsial terhadap produktivitas kelapa sawit dapat dijelaskan dengan melihat tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Hasil analisis uji-t hubungan antara produksi, luas tanam dan curah hujan terhadap produktivitas kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli Selatan
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 11.2949 .688 16.421 .000 produksi .000124 .000 2.905 8.859 .000 luas tanam -.001464 .000 -2.309 -6.953 .000 curah hujan 4.806E-5 .000 .016 .169 .869

## a. Dependent Variable: produktivitas
Berdasarkan hasil analisis pada tabel 4, yaitu hasil analisis uji t pada data produksi, luas tanam dan curah hujan terhadap produktivitas kelapa sawit yang dilakukan untuk menguji signifikansi statistic dari koefisien regresi. Uji t terfokus kepada pengujian seberapa besar dampak  masing-masing  variabel  independent  (produksi,  luas  tanam  dan  curah  hujan) terhadap variabel dependent (produktivitas) (Sugiyono, 2016). Pada tabel 4 dapat dilihat bahwa dari hasil analisis diperoleh variabel produksi dengan nilai uji-t sebesar 8,859 dan signifikansi sebesar 0.000 < 0.05 menunjukkan bahwa nilai uji t yang tinggi menjelaskan pengaruh  produksi  terhadap  produktivitas  signifikan  sedangkan  nilai  signifikansi  yang rendah menunjukkan bahwa perbedaan dalam variabel produksi akan memberikan dampak sangat signifikan terhadap produktivitas secara statistic. Hasil uji-t pada variabel luas tanam dengan nilai -6, 953 dimana nilai signifikansi sebesar 0.000 < 0.05 menunjukkan bahwa nilai uji t yang negatif menjelaskan pengaruh luas tanam kelapa sawit terhadap produktivitas berlawanan arah sedangkan nilai signifikansi yang rendah menunjukkan bahwa perbedaan dalam  variabel  luas  tanam  akan  memberikan  dampak  sangat  signifikan  terhadap produktivitas  dalam  populasi  meskipun  dalam  arah  berlawanan.  Selanjutnya,    Hasil  uji-t pada variabel curah hujan sebesar 0,169 dimana nilai signifikansi sebesar 0.869 > 0.05 yang menunjukkan  nilai  uji  t  yang  mendekati  nol  dengan  nilai  signifikansi  yang  tinggi menandakan  perbedaan  dalam  variabel  curah  hujan  tidak  dianggap  signifikan  secara statistik. Berdasarkan hasil analisis pada tabel 4 juga dapat dilihat bahwa model regresi yang diperoleh adalah:
Y = 11,2949 + 0,000124 produksi – 0,001464 Luas tanam + 0,00004806 curah hujan
Berdasarkan persamaan regresi yang diperoleh dapat diartikan bahwa :
1. Angka 11,2949 menunjukkan nilai intersep (konstanta) persamaan regresi yakni nilai Y
(produktivitas) ketika semua variabel independent (produksi, luas tanam  dan curah hujan) adalah nol artinya mewakili nilai Y ada titik awal.
2. Nilai koefisien untuk variabel produksi adalah positif  yakni sebesar 0,000124. Hal ini menunjukkan perubahan pada nilai Y untuk setiap satuan perubahan dalam variabel produksi.  Contohnya  dengan  mengasumsikan  diabaikannya  variabel  dependent lainnya, jika variabel produksi meningkat sebesar 1 unit  maka akan mempengaruhi peningkatan jumlah produktivitas sebesar 0,000124.
3. Nilai koefisien untuk variabel luas tanam adalah negatif  yakni sebesar 0,001464. Hal ini  menunjukkan  perubahan  pada  nilai  Y  untuk  setiap  satuan  perubahan  dalam variabel  luas  tanam.  Contohnya  dengan  mengasumsikan  diabaikannya  variabel dependent  lainnya, jika variabel  luas tanam meningkat sebesar 1 unit    maka akan mempengaruhi penurunan jumlah produktivitas sebesar 0,001464.
4. Nilai koefisien untuk variabel curah hujan adalah positif  yakni sebesar 0,00004806. Hal ini  menunjukkan  perubahan  pada  nilai  Y  untuk  setiap  satuan  perubahan  dalam variabel  curah  hujan.  Contohnya  dengan  mengasumsikan  diabaikannya  variabel dependent lainnya, jika variabel curah hujan meningkat sebesar 1 unit   maka akan mempengaruhi peningkatan jumlah produktivitas sebesar 0,00004806.
Berdasarkan nilai koefisien pada model regresi koefisien positif (variabel produksi dan curah  hujan)  menunjukkan  hubungan  positif  terhadap  Y  (produktivitas).  Sementara koefisien  negative  (variabel  luas  tanam)  menunjukkan  hubungan  negative    terhadap  Y (produktivitas).  Dengan  demikian  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  peningkatan produktivitas  adalah  variabel    produksi  dan  curah  hujan,  sedangkan  variabel  yang mempengaruhi  penuruan  produktivitas  adalah  variabel  luas  tanam.  Oleh  karena  itu, berdasaran model regresi yang diperoleh dapat dibuat estimasi produktivitas kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli selatan yang dapat digunakan sebagai referensi pemerintah daerah, petani  maupun  peneliti  dan  pihak-pihak  lain  yang  membutuhkan  data  estimasi produktivitas kelapa sawit. Berikut model estimasi yang dapat dijadikan referensi:
Tabel 5. Hasil estimasi produktivitas kelapa sawit di Kabupaten Tapanuli Selatan berdasarkan model regresi  Y = 11,2949 + 0,000124 produksi – 0,001464 Luas tanam +
0,00004806 curah hujan No Produksi (ton) Luas tanam (Ha) Curah hujan (mm)  Produktivitas (%) 1 0 0 0 11.2949 2 1000 100 100 11.277306 3 2000 200 150 11.257309 4 3000 300 200 11.237312
5 4000
400 100 11.210106 6 5000 500 150 11.190109 7 6000 600 200 11.170112 8 7000 700 100 11.142906 9 8000 800 150 11.122909

## SIMPULAN
Rata-rata  peningkatan  produktivitas  kelapa  sawit  di  Tapanuli  Selatan    dari  tahun 2008 sampai dengan 2022 sebesar 11,51% dengan rata-rata produksi sebesar 90,86 ribu ton  dan  luas  tanam  7,57  ribu  Ha  dan  rata-  rata  curah  hujan  sebesar  959,  51  mm. Berdasarkan  model  regresi  yang  diperoleh,  sebesar  90,7%  faktor-faktor  produktivitas kelapa  sawit  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  produksi,  luas  tanam  dan  curah  hujan. Sedangkan sisanya yakni sebesar 9,3% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti  dalam  penelitian  ini.  Variabel-variabel  yang  mempengaruhi  peningkatan produktivitas kelapa sawit adalah variabel produksi dan curah hujan. Sedangkan variabel yang mempengaruhi penurunan produktivitas adalah variabel luas tanam.

## DAFTAR PUSTAKA
Aswan, N., & Tanjung, Y. W. (2021). Analisis Faktor-Faktor Pendapatan Petani Kelapa Sawit (Studi  Kasus:  Desa  Terapung  Raya  Muara  Batangtoru). Jurnal  Education  and Development, 9(1), 549. https://journal.ipts.ac.id/index.php/ED/article/view/2417 BPS.  (2023a). Kabupaten  Tapanuli  Selatan  dalam  Angka  2023.  Badan  Pusat  Statistik Tapanuli Selatan.
BPS.  (2023b). Statistik  Daerah  Kabupaten  Tapanuli  Selatan  tahun  2023.  Badan  Pusat Statistik Tapanuli Selatan.
Kurnianto, M. I., Ariffin, & Azizah, N. (2018). Pendugaan Produktivitas Padi (Oryza sativa) Berdasarkan  Curah  Hujan  di  Kabupaten  Malang. Jurnal  Produksi  Tanaman,  6(8),
1859 – 1867.
Monita, C. F., & Zebua, D. D. N. (2023). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Kelapa  Sawit  di  PT.  Mustika  Agung  Sentosa. JURNAL  MANAJEMEN  AGRIBISNIS (Journal Of Agribusiness Management), 11(01), 231.
https://doi.org/10.24843/jma.2023.v11.i01.p18
Muhajirin, P. . (2017). Pendekatan Praktis Metode Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif. Idea Press, Yogyakarta.
Nainggolan,  E.  W.  (2021). Analisis  Pendapatan  Usahatani  Kelapa  Sawit  Rakyat  serta Kontribusinya  Terhadap  Total  Pendapatan  Keluarga  Petani  dan  Tingkat Kesejahteraan Petani. Universitas HKBP Nomensen.
Sadya,  S.  (2023). Produksi  Kelapa  Sawit  Indonesia  Capai  45,58  juta  ton  pada  2022. DataIndonesia.Id. https://dataindonesia.id/agribisnis-kehutanan/detail/produksi- kelapa-sawit-indonesia-capai-4558-juta-ton-pada-2022
Saragih, L. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda (Studi Kasus: PT. Padasa Enam Utama). Universitas Islam Riau, Pekanbaru.
Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
Taufik,  V.  V.,  Sukmono,  A.,  &  Firdaus,  H.  S.  (2021).  Estimasi  Produktivitas  Kelapa  Sawit Menggunakan  Metode  NDVI  (Normalized  Differnce  Vegetation  Index)  dan  ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index) dengan Citra Sentinel-2A (Studi Kasus :
Beberapa  Wilayah  di  Provinsi  Riau). Jurnal  Geodesi  Undip,  10(1),  153 – 162. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/29636
Yanti, A., & Agustiar. (2023). Analisis Produksi Tandan Buah Segar (TBS) Kelapa Sawit (elais quineensis jacq.) Afdeling 1 di Kebun Batee Puteh PT. Agro Sinergi Nusantara (ASN). Pertanian Agros, 25(1), 521 – 528.
Zein,  Z.,  Kuswardani,  R.  A.,  &  Lubis,  Y.  (2021).  Kajian  Strategi  Integrasi  NIlai-Nilai Keberlanjutan  Kedalam  Proses  Pembangunan  Kelapa  Sawit  Rakyat  di  Tapanuli Selatan. Jurnal Agrica, 14(1), 33 – 47. http://ojs.uma.ac.id/index.php/agrica.